الگوریتم‌های موازی برنامه‌های درسی

بنابراین، شما رتبه‌های جدیدی دارید که البته در ارتباطاتی که به شما کمک می‌کند و مثال‌های بیشتری را در اختیار شما قرار می‌دهد. برای شروع، مفاهیم اساسی MPIرا مورد بررسی قرار می‌دهیم و سپس به مباحث پیشرفته‌تر پرداخته و نمونه‌های کاربردی برای حل مسائل مختلف موازی را مورد بررسی قرار می‌دهیم. همچنین، مباحثی از قبیل ارسال و دریافت پیام‌ها، مکانیزم‌های کاهش و توزیع داده را نیز بررسی خواهیم کرد. کتابخانه Dask برای پردازش داده‌های بزرگ و محاسبات علمی طراحی شده و می‌تواند داده‌ها و محاسبات را بین چندین پردازنده توزیع کند. زیرساخت محاسباتی موازی معمولاً در یک مرکز داده قرار می گیرد که در آن چندین پردازنده در یک رک سرور نصب شده است. درخواست های محاسباتی در تکه های کوچک توسط سرور برنامه توزیع می شوند که سپس به طور همزمان در هر سرور اجرا می شوند.

سرعت و کارآمدی پردازش موازی باعث تقویت مهم‌ترین پیشرفت‌های تکنولوژیکی در طول ۵۰ سال گذشته شده است. به عنوان مثالی از این جهش‌های تکنولوژیکی می‌توان به تلفن‌های هوشمند، «محاسبات سریع» (High Performance Computing | HPC)، هوش مصنوعی و «یادگیری ماشین» (Machine Learning | ML) اشاره کرد. این تکنولوژی محاسباتی به کامپیوترها برای حل کردن مسائل پیچیده‌تر با سرعت بیشتر و منابع کمتر کمک می‌کند. «پردازش موازی» (Parallel Computing) با عنوان «برنامه‌نویسی موازی» (Parallel Programming) نیز شناخته می‌شود. این تکنیک پردازشی به فرایندی گفته می‌‌شود که در آن مسائل محاسباتی بزرگ به مسائل کوچک‌تر تجزیه شده و به صورت همزمان توسط چندین پردازنده مختلف حل می‌شوند.

علاوه بر معماری‌های اصلی که معرفی کردیم، معماری‌های پردازش موازی کم استفاده‌تری هم در کامپیوترها وجود دارند که برای کار بر روی مسائل بزرگ‌تر و وظایفی به شدت اختصاصی‌سازی شده، طراحی شده‌اند. نرم افزار به طور سنتی به صورت متوالی برنامه ریزی شده است، که رویکرد ساده تری را ارائه می دهد، اما به طور قابل توجهی توسط سرعت پردازنده و توانایی آن برای اجرای هر سری از دستورالعمل ها محدود شده است. در جایی که ماشین های تک پردازنده از ساختارهای داده متوالی استفاده می کنند، ساختارهای داده برای محیط های محاسباتی موازی همزمان هستند. متلب امکانات فراوانی برای تحلیل داده و رسم نمودارها ارائه می‌دهد و به کاربران امکان انجام تحلیل‌های پیچیده و محاسبات ریاضی را بدون نیاز به دانش عمیق برنامه‌نویسی می‌دهد. همچنین، این زبان برنامه‌نویسی امکان ادغام با زبان‌های دیگر مانند جاوا و سی را نیز فراهم می‌کند، که این امر اجازه می‌دهد تا کاربران از این زبان در بسترهای مختلف استفاده کنند و به راحتی با آن ارتباط برقرار کنند.

Ipyparallel برای دانشمندان داده و محققانی که از Jupyter Notebook برای کارهای تحلیلی خود استفاده می‌کنند، بسیار مناسب است. به همین خاطر، دوره آموزش مقدماتی پایتون مکتب‌خونه به‌عنوان پیش‌نیاز این دوره توصیه می‌شود. این دوره مقدماتی به شما کمک می‌کند تا مفاهیم اولیه پایتون، مانند متغیرها، توابع و ساختارهای داده را به‌خوبی یاد بگیرید و آمادگی لازم را برای ورود به مباحث پیشرفته‌تر مثل پردازش موازی به‌دست آورید. علاوه بر این، به عنوان مکمل، می‌توانید از دوره آموزش پیشرفته پایتون استفاده کنید تا تسلط بیشتری بر مفاهیم پیشرفته این زبان برنامه‌نویسی پیدا کنید و بهره‌وری بیشتری از دوره پردازش موازی کسب کنید. پردازش موازی برای عملیات سیستم معاصر ضروری است و از جریان‌های متعدد وظایف پردازش داده‌ها از طریق چندین CPU که به طور همزمان کار می‌کنند پشتیبانی می‌کند. دانشمند کامپیوتر معمولا از یک ابزار نرم افزاری استفاده می‌کند تا یک کار پیچیده را به قسمت‌های کوچک‌تر تقسیم کند و هر قسمت را به یک پردازنده اختصاص دهد.

تمام سیستم عامل‌های مدرن توانایی اجرای پردازش موازی بر روی CPU-های چندهسته‌ای را دارند. هدف اصلی محاسبات موازی افزایش قدرت محاسباتی موجود برای پردازش سریعتر برنامه و حل مسئله است. اگر قصد دارید مهارت‌های خود را در زمینه برنامه‌نویسی به سطح بالاتری برسانید و از عملکرد بهتری در پروژه‌های واقعی بهره‌مند شوید، شرکت در دوره آموزش پردازش موازی در پایتون مکتب‌خونه یک انتخاب ضروری است. این دوره تمامی مفاهیم و تکنیک‌های لازم برای پیاده‌سازی پردازش موازی را به شما آموزش می‌دهد و باعث می‌شود در مسیر شغلی خود پیشرفت قابل توجهی داشته باشید. در دوره‌های مربوط به آموزش پردازش موازی در پایتون ممکن است با کتابخانۀ جاب‌لیب مواجه شوید، Joblib یک کتابخانه ساده و کاربردی برای موازی‌سازی وظایف در پایتون است.

یا موازی سازی شرم آور، که در آن وظایف فرعی به ندرت یا هرگز ارتباط برقرار نمی کنند. نقشه برداری در محاسبات موازی برای حل مشکلات موازی شرم آور با اعمال یک عملیات ساده برای تمام عناصر یک دنباله بدون نیاز به ارتباط بین وظایف فرعی استفاده می شود. استفاده از batch یا createTask به صورت محلی غیر مستقیم نیز از روش‌های دیگر برای اجرای برنامه‌های موازی است. همچنین، استفاده از batch یا createTask به صورت غیرمحلی غیر مستقیم نیز امکان اجرای برنامه‌های موازی را فراهم می‌کند، اما برای این منظور نیازمند راه‌اندازی می‌باشد. این کار اجازه می دهد تا پیشرفت های سریع در سرعت پردازش و بهره وری قدرت همانطور که در حال حاضر به ساختارهای موازی نیاز دارند ظاهر شود. از این رو، تفاوت بین ساختارهای پردازش موازی متعدد، تا حد بسیار زیادی، از طریق شبکه های اتصال به یکدیگر که برای اجازه تجارت پرونده ها بین گره های محاسباتی استفاده می شود، تعیین می شود.

گاهی استفاده از تکنیکهای اشتراک زمان را در یک پردازنده، به اشتباه پردازش موازی به حساب می‌آورند (چند پروسه به طور موازی روی یک پردازنده اجرا می‌شوند). ایدهٔ این کار بر این مبنا است که هر مسئله به طور معمول قابل تقسیم به چندین مسئله با اندازهٔ کوچک‌تر است که این مسئله‌های کوچک‌تر می‌توانند به صورت هم‌زمان حل شده و در نهایت ادغام شوند تا نتیجه نهایی سریع‌تر بدست آید. سوپرکامپیوترهای مدرن با استفاده از معماری «حافظه هیبریدی» (Hybrid Memory) طراحی می‌شوند. حافظه هیبریدی، سامانه محاسباتی موازی است که کامپیوترهایی را با حافظه اشتراکی بر روی شبکه‌های حافظه توزیع شده با یکدیگر ترکیب می‌کند. CPU-های متصل بهم در محیط حافظه هیبریدی می‌توانند به حافظه اشتراکی و وظایفی دسترسی داشته باشند که به واحد‌های دیگری در همان شبکه اختصاص داده شده‌اند.

سپس جواب‌های بدست آمده توسط هر کدام با کمک الگوریتم‌های خاصی در همدیگر ادغام می‌شوند. در این نوع پردازش، سیستم عامل برای اجرای کارهای خود با کمک یک پردازنده، در ابتدا همه مسائل را به صف می‌کرد. استفاده از پردازش موازی در کنار تکنیک‌هایی مانند صفحه بندی در سیستم عامل به افزایش سرعت کار کامپیوتر کمک قابل توجهی می‌کند. برنامه نویسی موازی یکی از روش‌های پردازش داده‌های بزرگ و پیچیده است که با استفاده از چندین پردازنده یا هسته همزمان انجام می‌شود. در متلب، این قابلیت به صورت پیش‌فرض فراهم نیست، اما با استفاده از ابزارها و توابع مختلف، می‌توان به راحتی برنامه‌های موازی را پیاده‌سازی کرد. برای مثال، با استفاده از توابع parallel computing toolbox یا parfor می‌توان به سادگی برنامه‌های موازی را در متلب ایجاد کرد.

جامعه ای که دارایی های پردازشی را به هم متصل می کند می تواند تولیدی باشد که از اترنت تشکیل شده است. یک مدل فرعی جذاب برای دستکاری موازی، برای کاهش سربارهای ورودی/خروجی، پردازش همزمان موازی انبوه، یا پردازش BSP است. محاسبات BSP شامل ارتباطات و همگام سازی با مراحل فوق العاده است که به طور مستقل و زودتر از هرگونه مبادله یا همگام سازی شفاهی انجام می شود. ابزار Pregel گوگل یک پیاده سازی معقول از BSP برای اجرای الگوریتم های نمودار تکراری است، حتی در حالی که یک گراف عظیم در یادآوری، در بسیاری از گره ها، در راه جلوگیری از ورود دیسک به تأخیر باز می شود. نمونه های دیگری از پارادایم دستکاری-موازی در پردازش مناسبت ها و ساختارهای پردازش حرکت که معمولاً در رسانه های اجتماعی و برنامه های مختلف تحت فشار اعلان استفاده می شود، قابل مشاهده است . هر مجموعه از پردازنده‌ها داده‌هایی را که از منابع مختلف به دست می‌آیند، با پیروی از دستور العمل‌ها و الگوریتم‌های منبع داده اجرا می‌کنند.

برنامه نویسان یونیکس می‌توانند ابزارهای خط فرمان POSIX را در یک محیط کامل توسعه، قادر به توسعه برنامه‌های بزرگی مانند هسته لینوکس و محیط آن قرار دهند. ابزارهای نرم‌افزاری GNU رایگان (مجموعه کامپایلر گنو (GCC)، اشکال زدایی GNU (GDB) و ساخت GNU) در بسیاری از سیستم عامل‌ها از جمله ویندوز در دسترس هستند. داده نمایشگر اشکال زدایی در نظر گرفته شده است به عنوان یک جلو گرافیکی پیشرفته برای بسیاری از ابزارهای استاندارد دیباگر مبتنی بر متن. برخی از برنامه نویسان، مدیریت ساختن فایلها و مشتقات آن را با ابزار ساختن کدهای مشابه که در یک IDE کامل گنجانده شده است، ترجیح می‌دهند. به‌عنوان مثال، بیشتر مشارکت کنندگان در پایگاه داده PostgreSQL و GDB را مستقیماً برای ایجاد ویژگیهای جدید استفاده می‌کنند.

این توانایی به شما امکان می‌دهد تا در دنیای برنامه‌نویسی حرفه‌ای رقابت کنید و پروژه‌هایی با کارایی بالا ارائه دهید. همین‌طور که به پیش‌ می‌رویم با افزایش تکنولوژی، اپلیکیشن‌ها پیشرفته‌تر شده و مسائل پیچیده‌تر می‌شوند. برای مثال، مدل‌های یادگیری ماشین به میزان زیادی به پردازش‌های موازی وابسته شده‌اند. این مدل‌ها برای اجرای الگوریتم‌های پیچیده خود به تعداد زیادی پردازنده نیاز دارند که به صورت موازی با هم کار کنند. اگر این مدل‌ها از پردازش سریالی استفاده کنند، وظایف مربوط به ماشین لرنینگ با سرعت بسیار کندتری اجرا می‌شوند.

با مجهز شدن به پردازش موازی، کامپیوترها می‌توانند از منابع به میزان بسیار کارآمدتری نسبت به همتایان مجهز به پردازش سریالی خود استفاده کنند. مدرن‌ترین سیستم‌های کامپیوتری در حال حاضر، از چندین هسته و پردازنده مختلف استفاده می‌کنند. در نتیجه می‌توانند چندین برنامه‌ را به صورت همزمان اجرا کرده و مسائل بیشتری را به صورت همزمان حل کنند. به همین دلیل پردازش موازی به ویژگی کلیدی در تکنولوژی‌های پیشرفته امروزی تبدیل شده‌ است. با استفاده از این تکنیک‌ها، می‌توان از منابع سیستم بهینه‌تر استفاده کرد، زمان پاسخ‌دهی را کاهش داد و توان پردازشی سیستم‌ها را افزایش داد.

همچنین برای افرادی که در زمینه‌هایی مانند تحلیل داده‌ها، هوش مصنوعی و پردازش‌های پیچیده فعالیت می‌کنند، این دوره یک نیاز ضروری است. دوره آموزش پردازش موازی در پایتون به‌طور جامع به مباحث پردازش موازی می‌پردازد و به صورت گام‌به‌گام شما را از مباحث پایه به مفاهیم پیشرفته می‌رساند. این دوره با مقدمه‌ای بر ترد آغاز می‌شود که شما را با مبانی ترد و نحوه استفاده از آن در برنامه‌ها آشنا می‌کند. سپس در فصل دوم با چالش‌های ترد و مشکلاتی که ممکن است هنگام کار با تردها پیش بیاید، روبرو می‌شوید. این فصل به شما کمک می‌کند تا بهترین روش‌ها برای مدیریت این چالش‌ها را بیاموزید. رابط ارسال پیام مربوط به معماری‌های مختلف، مانند استانداردی برای همه سامانه‌های پردازش موازی کار می‌کند.

به طور کلی بسیار کار آمدتر است و کمتر دچار خطا می شود و با توجه به سابقه آن، "مجموعه رکوردهای توزیع شده انعطاف پذیر" یا RDD ها، به طور قابل توجهی برای بارهای مثبت کارآمدتر است. موازی سازی داده ها شامل تقسیم بندی یک رکورد عظیم است که در بین بیش از یک گره پردازشی تنظیم شده است، و هر یک از آن ها قبل از همکاری با روش مخلوط کردن نتایج جزئی، بر روی تعداد زیادی رکورد اجرا می شوند. معمولاً در برنامه های گوناگون ضبط این مورد وجود دارد که مجموعه یکسانی از عملیات باید در هر مورد رکورد اجرا شود و پردازش SIMD را به بهترین جایگزین کارآمد تبدیل کند. زمان‌بند یک سیستم یا الگوریتم است که وظایف مختلف را در سیستم‌عامل یا برنامه‌ها مدیریت می‌کند و مشخص می‌کند که کدام ترد یا فرآیند باید در چه زمانی اجرا شود. هدف از زمان‌بندی این است که منابع سیستم به‌طور بهینه مدیریت شوند و کارایی کل برنامه افزایش یابد. قفل‌ها ابزارهایی هستند که در پردازش موازی برای مدیریت دسترسی به منابع مشترک استفاده می‌شوند.

امروزه پردازش موازی به یکی از نیازهای اساسی برنامه‌نویسان تبدیل شده است، به‌ویژه برای کسانی که با داده‌های حجیم و الگوریتم‌های پیچیده سروکار دارند. یادگیری پردازش موازی به شما این امکان را می‌دهد تا برنامه‌های خود را بهینه‌تر کنید و از منابع سخت‌افزاری به‌طور کامل بهره‌برداری کنید. این کتابخانه به شما امکان می‌دهد تا مجموعه داده‌های بزرگ را به طور کارآمد پردازش کنید و از آنها برای یادگیری ماشین، تجزیه و تحلیل داده‌ها و سایر وظایف محاسباتی فشرده استفاده کنید. Dask با NumPy، Pandas و Scikit-learn به خوبی ادغام می‌شود و به شما امکان می‌دهد از کد موجود خود با حداقل تغییرات استفاده کنید. چندین پردازنده مجموعه داده‌های یکسانی را دریافت می‌کنند اما به آن‌ها دستور داده می‌شود که آن‌ها را متفاوت پردازش کنند تا نتایج متنوع‌تری تولید کنند.

هدف درس "پردازش موازی" برای دانشجویان، ارائه دانش و مهارت‌های لازم برای طراحی، تحلیل و پیاده‌سازی الگوریتم‌ها و سیستم‌های پردازشی است که به صورت موازی و همزمان اجرا می‌شوند. از طریق پروژه‌های عملی، دانشجویان تجربه کاربردی کسب می‌کنند تا بتوانند در زمینه‌های مختلف علمی و صنعتی که نیاز به پردازش سریع و کارآمد دارند، به صورت مؤثر فعالیت کنند. در محاسبات موازی، مسئله به بخش‌های کوچک تر شکسته می‌شود که می‌توانند به صورت همزمان اجرا شوند. این بخش‌ها به تعدادی از دستورات تقسیم می‌شوند و این دستورات روی واحدهای پردازشی مختلف اجرا می‌شوند که این باعث افزایش سرعت و کارایی در حل مسائل پیچیده و بزرگ می‌شود. در دنیای مدرن برنامه‌نویسی، کارایی و سرعت اجرای برنامه‌ها به یکی از مهم‌ترین نیازها تبدیل شده است.

به عنوان مثال، در صنایع هوافضا و دفاعی، شرکت‌ها از متلب برای نمونه‌گیری اولیه و تست‌های مختلف استفاده می‌کنند. همچنین، در صنعت خودروسازی، این ابزار برای توسعه سیستم‌های کنترل و بهینه‌سازی مصرف سوخت استفاده می‌شود. صنعت روباتیک نیز یکی از حوزه‌هایی است که از مزایای استفاده از متلب برخوردار است. در حال حاضر سه نوع پردازش موازی وجود دارد که بر اساس منبع داده‌ها و نوع پردازش آن دسته بندی می‌شوند. با صحبت درباره تاریخچه ظهور این تکنولوژی شروع کرده و در انتها به بررسی انواع آن و چند مورد از رایج‌ترین کاربردهای آن پرداختیم. چند مورد از مهمترین و برجسته‌ترین مزیت‌های استفاده از پردازش‌های موازی را در فهرست زیر معرفی کرده‌ و می‌بینیم که موثر‌ترین مزیت‌های استفاده از پردازش موازی چیست.

خرید یک ابر رایانه مانند خرید یک رایانه معمولی نبوده و هزینه‌ها و سختی‌های خاص خودش را دارد. از سوی دیگر نگهداری و تعمیر ابر رایانه‌ها نیازمند دانش تخصصی و پرداخت هزینه‌های سنگینی است. مشکلاتی که باعث می‌شود بسیاری از افراد از خیر استفاده از ابر رایانه‌ها بگذرند. با این حال، به طور منظم می توان برای طرح یک جامعه سفارشی، یا حداقل از پیکربندی سفارشی سوئیچ های کالا، متناسب با نیازهای مبادله کلامی هزینه کرد. در طول این سال ها، چندین ساختار ارتباط متقابل پیشنهاد شده و برای مقیاس های گجت منحصر به فرد مورد استفاده قرار گرفته است.

IDE همچنین برای اشکال زدایی، با استفاده از یک دیباگر یکپارچه، با پشتیبانی از تعیین نقاط شکست در ویرایشگر، ارائه بصری مراحل و غیره استفاده می‌شود. و با انجام این مثال حداقل علاوه بر دنیای "Hello"، که اساساً هر یک از برنامه‌ها انجام دادند، درست SPMD همان برنامه با چندین داده است. ما از شما دعوت می‌کنیم تا در این سخنرانی عملی با ما همراه باشید تا با دقت به جزئیات و کدهای مختلف MPI پی ببرید و مفاهیم را به طور کامل درک کنید. برای دانلود آموزش یا همکاری با هوشمندان وارد شوید و در صورتی که حساب کاربری ندارید ثبت نام کنید. برای گذراندن دوره حداقل زمانی وجود ندارد و شما می توانید در هر زمانی که مایل هستید فعالیت های مربوطه را انجام دهید.

یک هدف از IDE، کاهش تنظیمات لازم برای تکمیل چندین برنامه توسعه است؛ در عوض همان مجموعه از قابلیت‌های یک واحد منسجم را فراهم می‌کند. کاهش زمان راه‌اندازی می‌تواند بهره‌وری توسعه دهنده را افزایش دهد؛ به خصوص در مواردی که یادگیری استفاده از IDE سریعتر از ادغام دستی و یادگیری همه ابزارهای فردی است. ادغام تنگ‌تر از همه وظایف توسعه پتانسیل بهبود بهره‌وری کلی فراتر از کمک به کارهای تنظیم را دارد. در پردازش موازی، چندین ترد به‌طور همزمان اجرا می‌شوند تا کارها به‌صورت موازی انجام شوند. در زبان‌هایی مانند پایتون، ایجاد تردها برای انجام کارهای مستقل می‌تواند زمان اجرای برنامه را بهبود بخشد. با استفاده از ماژول‌های threading و concurrent.futures در پایتون، می‌توان به سادگی تردها را مدیریت کرد.

نمونه اولیه دیگر Prograph بود، یک سیستم مبتنی بر dataflow که در ابتدا برای Macintosh توسعه یافته بود. محیط برنامه‌نویسی گرافیکی «انگور» برای برنامه‌ریزی کیت‌های ربات qfix استفاده می‌شود. برنامه‌نویسی ویژوال یک سناریوی استفاده است که در آن به‌طور کلی یک IDE مورد نیاز است. ویژوال بیسیک به کاربران امکان ایجاد برنامه‌های جدید را با حرکت برنامه‌نویسی، بلوک‌های ساختمانی یا گره‌های کد برای ایجاد نمودارهای جریان یا نمودارهای ساختاری می‌دهد که سپس کامپایل شده یا تفسیر می‌شوند. پایتون ابزارها و کتابخانه‌های متنوعی برای موازی‌سازی ارائه می‌دهد که هر کدام برای نوع خاصی از وظایف مناسب هستند.

این مفاهیم در بسیاری از زمینه‌ها و کاربردها از جمله سرورها، برنامه‌های تعاملی، تحلیل داده‌های بزرگ و محاسبات علمی مورد استفاده قرار می‌گیرند. این سخت‌افزارها باعث ارتقا کارآمدی، کاهش مصرف برق و مدیریت وظایف به صورت بهینه‌تر می‌شوند. دانشمندان داده از این امکان برای مدیریت حجم انبوه داده‌ها و اجرای وظایفی با مصرف بالای منابع استفاده می‌کنند. یک شکاف نرم‌افزاری میان پتانسیل سخت‌افزار و کارایی قابل وصول با به کارگیری ابزارهای توسعه نرم‌افزار با قابلیت توازی وجود دارد. پردازش موازی دیگر مختص سیستم‌های گران قیمت خاص که برای گروه‌های اقلیتی قابل دسترسی بوده‌اند محسوب نمی‌شود و تمامی سیستم‌های محاساباتی امروز را دربر می‌گیرد. امروز می‌توان کامپیوتر‌های موازی را در لپ‌تاپ‌ها، کامپیوتر‌های رومیزی و سیستم‌های توکار در گوشی‌های هوشمند را پیدا کرد.

هر کدام از این معماری‌ها از «رابط ارسال پیام» (Message Passing Interface | MPI) مخصوص به خود استفاده می‌کنند. به «پردازش سریالی» (Serial Computing)، «پردازش متوالی» ( Sequential Computing) نیز گفته می‌شود. این نوع از پردازش برای اجرای هر مسئله محاسباتی، دستور‌العمل‌ها را به صورت متوالی و یک به یک در واحد زمان، دنبال می‌کند. در این تکنیک محاسباتی کامپیوتر برای انجام وظایف خود به‌جای توزیع آن‌ها بر روی چندین پردازنده مختلف فقط از یک پردازنده استفاده می‌کند. پشتیبانی از زبان‌های جایگزین اغلب توسط افزونه‌ها ارائه می‌شود و به آنها امکان می‌دهد همزمان در همان IDE نصب شوند. به عنوان مثال، Flycheck یک برنامه مدرن چک کردن نحو در پرواز برای GNU Emacs 24 با پشتیبانی از ۳۹ زبان است.

«بردارسازی» (Vectorization) فرایند پردازش موازی است که به چندین وظیفه شبیه‌ بهم کمک می‌کند، در زمان یکسانی به انجام برسند. SLP برای شناسایی دستورات اسکالری به‌ کار برده می‌‌شود در بلوک کد به صورت تکراری استفاده شده‌اند. سپس این دستورات اسکالر را با عملیات بزرگ‌تری به نام «ابرکلمه» (Superword) ترکیب می‌کند. در زمان اختراع اولین کامپیوترها اواخر دهه ۱۹۴۰ و اوایل ۱۹۵۰ میلادی، نرم‌افزارها به شکلی برنامه نویسی می‌شدند که مسائل را بر اساس توالی رویدادشان حل کنند. برای اینکه سرعت پردازش فرایند‌ها ارتقا پیدا کند، الگوریتم‌ها باید ایجاد می‌شدند. از الگوریتم‌های زمان بندی به عنوان دستور‌العملی برای مدیریت کار سریع‌تر CPU استفاده می‌شود.

MPI در زبان‌های برنامه‌نویسی مانند ++C و Fortran پروتکل‌های خاصی را برای ارسال پیام‌ بین دستگاه‌ها ارائه می‌دهد. نسخه متن باز MPI در توسعه اپلیکیشن‌ها و نرم‌افزارهای جدید بسیار تاثرگذار بوده و در نتیجه باعث افزایش توانایی‌های تکنیک پردازش موازی شده است. «پردازش موازی» (Parallel Processing) و «محاسبات موازی» (Parallel Computing) واژه‌هایی بسیار نزدیک به یکدیگر هستند، اما چند تفاوت قابل توجه هم بین آن‌ها وجود دارد. پردازش موازی یا Parallelism، وظیفه‌ای را در زمان اجرای به تکه‌های کوچکی تقسیم می‌کند. این تکه‌های کوچک به صورت مستقل از یکدیگر و هم‌‌زمان با هم با استفاده از چند پردازنده مختلف اجرا می‌شوند.

سیستم‌های اولیه قادر به پشتیبانی از آنها نبودند، زیرا برنامه‌ها با استفاده از نمودارهای پخش شده، ورود به برنامه‌ها با کارتهای سوراخ دار (یا نوار کاغذی و غیره) پیش از ارسال آنها به کامپایلر ساخته می‌شدند. Dartmouth BASIC اولین زبانی بود که با IDE ایجاد شد (و همچنین اولین کسی بود که هنگام نشستن در مقابل یک کنسول یا ترمینال برای استفاده طراحی شده بود).[۱] IDE آن (بخشی از سیستم به اشتراک گذاری زمان Dartmouth) بود. مبتنی بر دستور، و بنابراین به نظر نمی‌رسد بسیار شبیه به IDEهای گرافیکی مبتنی بر منو پس از ظهور رابط کاربری گرافیکی. با این حال، ویرایش، مدیریت پرونده، تلفیق، اشکال زدایی و اجرای را به روشی سازگار با IDE مدرن یکپارچه کرده است. شبیه‌سازان امیرکبیر مفتخر است که با نازل‌ترین قیمت‌ها، انواع خدمات تخصصی شبیه‌سازی و پردازشی را در اختیار مشتریانش قرار می‌دهد. از سوی دیگر سرعت بسیار بالای سیستم‌های این شرکت، اجاره انواع مختلف سیستم‌های رایانه‌ای و ابر رایانه‌ای، سیستم‌های رایانش ابری، سرورهای محاسباتی و پردازش مجازی و… تنها بخشی از خدمات این شرکت است.